Anthropic PM প্রকাশ করেছেন কীভাবে AI টুলস পণ্য উন্নয়ন চক্রকে পুনর্গঠন করছে
Joerg Hiller মার্চ ১৯, ২০২৬ ২২:৪৬
Claude Code-এর প্রোডাক্ট প্রধান শেয়ার করেছেন কীভাবে দ্রুতগতিতে উন্নত হওয়া AI মডেলগুলি পণ্য দলগুলিকে দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য ঐতিহ্যবাহী রোডম্যাপ পরিত্যাগ করতে বাধ্য করছে।
Cat Wu, Anthropic-এ Claude Code-এর প্রোডাক্ট প্রধান, একটি প্রকাশক দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করেছেন যে কীভাবে দ্রুত উন্নত হওয়া AI মডেলগুলি ঐতিহ্যবাহী পণ্য ব্যবস্থাপনা পদ্ধতিগুলিকে মৌলিকভাবে ভেঙে ফেলছে। মূল অন্তর্দৃষ্টি? একটি প্রকল্পের শুরুতে প্রযুক্তিগতভাবে যা সম্ভব তা আর শেষে কী সম্ভব তার পূর্বাভাস দেয় না।
সংখ্যাগুলি এটি সমর্থন করে। Wu দ্বারা উদ্ধৃত METR গবেষণা অনুসারে, Opus 4.6 এখন সফটওয়্যার কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে যা মানুষের প্রায় ১২ ঘন্টা সময় লাগবে—মোটামুটি ৪১ গুণ বেশি সক্ষম Sonnet 3.5 (নতুন) এর চেয়ে যা মাত্র ১৬ মাস আগে ২১-মিনিটের কাজ সামলাত।
পুরাতন কৌশলপত্র মৃত
পণ্য ব্যবস্থাপকরা ঐতিহ্যগতভাবে প্রথমেই প্রয়োজনীয়তা সংগ্রহ করতেন, একটি রোডম্যাপে লক করতেন, তারপর মাসের পর মাস ধরে কার্যকর করতেন। এটি আর কাজ করছে না যখন আপনি যে মডেল সীমাবদ্ধতার চারপাশে ডিজাইন করেছেন তা প্রকল্পের মাঝপথে অদৃশ্য হয়ে যেতে পারে।
"আপনি এমন ভূমিতে নির্মাণ করছেন যা আপনার নীচে উঠছে," Wu লিখেছেন। তার দল দীর্ঘমেয়াদী রোডম্যাপগুলি সম্পূর্ণভাবে বাদ দিয়ে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছে যা তিনি "সাইড কোয়েস্ট" বলে থাকেন—সংক্ষিপ্ত, স্ব-নির্দেশিত পরীক্ষা যেখানে দলের যে কেউ (ইঞ্জিনিয়ার, ডিজাইনার, PMs) একটি বিকেলে ধারণাগুলির প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পারে।
বেশ কয়েকটি জনপ্রিয় Anthropic বৈশিষ্ট্য এইভাবে আবির্ভূত হয়েছে: Claude Code on Desktop, AskUserQuestion টুল এবং todo তালিকাগুলি সবই পরিকল্পিত রোডম্যাপ আইটেমের পরিবর্তে অনানুষ্ঠানিক পরীক্ষা হিসাবে শুরু হয়েছিল।
তিনটি টুল, একটি ওয়ার্কফ্লো
Wu-এর দৈনিক ওয়ার্কফ্লো এখন তিনটি ভিন্ন AI পণ্য বিস্তৃত করে। Claude.ai কৌশলগত চিন্তাভাবনা এবং দ্রুত উত্তর পরিচালনা করে। Claude Code প্রোটোটাইপ এবং মূল্যায়ন তৈরি করে। Cowork অন্য সবকিছু পরিচালনা করে—ইমেল, todo তালিকা, স্লাইড ডেক, Slack গবেষণা, ভ্রমণ বুকিং।
বাহ্যিক PMরা একই ধরনের প্যাটার্ন খুঁজে পাচ্ছেন। Bihan Jiang, Decagon-এর প্রোডাক্ট ডিরেক্টর, Wu কে বলেছিলেন যে গ্রাহকদের সামনে পেতে যা সপ্তাহ সময় লাগত তা এখন "কয়েক ঘন্টায়" ঘটে। Datadog-এ Kai Xin Tai পরিবর্তনটিকে বর্ণনা করেছেন "প্রথম থেকে নিশ্চিততা নির্ধারণ থেকে আবিষ্কার ত্বরান্বিত করায়" স্থানান্তরিত হওয়া হিসাবে।
পণ্য দলের জন্য ব্যবহারিক পরিবর্তন
Wu তার দল যে চারটি সুনির্দিষ্ট পরিবর্তন গ্রহণ করেছে তা তুলে ধরেছেন:
ডকুমেন্ট করার আগে প্রোটোটাইপ করুন। একটি স্পেসিফিকেশন লেখার পরে, এটি Claude Code-এ পাঠান এবং দেখুন কী ফিরে আসে। "এমনকি একটি মোটামুটি প্রোটোটাইপ কথোপকথন পরিবর্তন করে," তিনি উল্লেখ করেছেন। যখন একজন দলের সদস্য একটি প্লাগইন স্পেসিফিকেশন শেয়ার করেছিলেন, AI-উৎপন্ন প্রোটোটাইপ প্রায় উৎপাদন-প্রস্তুত ফিরে এসেছিল।
প্রতিটি মডেল রিলিজের সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি পুনর্বিবেচনা করুন। Chrome সহ Claude Code ঘটেছে কারণ ব্যবহারকারীরা টুলগুলির মধ্যে ম্যানুয়ালি নির্দেশনা কপি করছিলেন। হ্যাকটি যথেষ্ট ভালভাবে কাজ করেছিল যে এটি একটি বিল্ট-ইন বৈশিষ্ট্য হয়ে উঠেছে।
প্রথমে সক্ষমতার জন্য অপ্টিমাইজ করুন, পরে খরচের জন্য। প্রোটোটাইপিংয়ের সময় আপনার প্রয়োজনের চেয়ে বেশি টোকেন ব্যবহার করুন। "সস্তা মডেলগুলি ধরে ফেলার সাথে সাথে আপনি সবসময় পরে খরচ কমাতে পারেন।"
বাস্তবায়নগুলি সহজ রাখুন। মডেল সীমাবদ্ধতার জন্য জটিল সমাধানগুলি অপ্রয়োজনীয় বোঝা হয়ে যায় যখন পরবর্তী মডেল আসে। Anthropic শুধুমাত্র Opus 4.6 দিয়ে তাদের সিস্টেম প্রম্পটিংয়ের ২০% কেটে ফেলেছে।
AI পণ্য দলের জন্য এর অর্থ কী
বিস্তৃত শিল্প প্রেক্ষাপট এখানে গুরুত্বপূর্ণ। AI পণ্য ব্যবস্থাপনা একটি স্বতন্ত্র শৃঙ্খলা হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে যা ঐতিহ্যবাহী PM দক্ষতা এবং মডেল ক্ষমতার গভীর প্রযুক্তিগত বোঝার উভয়ই প্রয়োজন। GDPR-এর মতো নিয়মকানুন এবং উদীয়মান AI গভর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্কগুলি সম্মতি স্তর যোগ করার সাথে, ভূমিকাটি আরও জটিল হয়ে উঠেছে এমনকি টুলগুলি আরও শক্তিশালী হয়ে উঠেছে।
সহকর্মী PMদের জন্য Wu-এর মূল বার্তা: একই সাথে দুটি বিষয় ট্র্যাক করুন—AI কীভাবে আপনার ওয়ার্কফ্লো পরিবর্তন করে এবং এটি আপনার পণ্যে কী সম্ভব তা কীভাবে পরিবর্তন করে। যে দলগুলি এটি ভালভাবে করে তারা সক্ষমতাগুলি এগিয়ে লাফ দিলে অসতর্ক হবে না।
এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার দলগুলির জন্য যারা AI উন্নয়ন খরচ এবং সময়সীমা দেখছে, প্রভাবগুলি তাৎপর্যপূর্ণ। যদি প্রোটোটাইপিং চক্রগুলি সপ্তাহ থেকে ঘন্টায় সংকুচিত হয়, তবে সম্পাদন গতির উপর নির্মিত প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাগুলি প্রত্যাশিত থেকে দ্রুত ক্ষয় হতে পারে।
ছবির উৎস: Shutterstock- anthropic
- ai development
- product management
- claude
- enterprise ai



